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Enregistrement W3171471942 · doi:10.1029/2020ja028747

Latitudinal Impacts of Joule Heating on the High‐Latitude Thermospheric Density Enhancement During Geomagnetic Storms

2021· article· en· W3171471942 sur OpenAlexaff
Xin Wang, Juan Miao, Xian Lu, Ercha Aa, Ji Liu, Yuxian Wang, Siqing Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésJoule heatingThermosphereGeomagnetic stormAtmospheric sciencesEarth's magnetic fieldEnvironmental scienceLatitudeStormMiddle latitudesClimatologyIonosphereMeteorologyGeophysicsGeologyPhysicsGeodesyMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We investigate the thermosphere latitudinal response to Joule heating from 265 geomagnetic storms during the period of January 2002 to December 2008. The total mass density enhancements at 400 km are derived from the Challenging Minisatellite Payload (CHAMP) and the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellites with temporal and spatial coverage. We examine Joule heating and its influence on the thermospheric density using data from the Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) spacecraft and Weimer‐2001 electric potential model for storms. The results show that during geomagnetic storms, Joule heating can cause the thermospheric density to enhance in the higher‐latitude areas. In addition, during weak and moderate geomagnetic storms, the difference in the latitude corresponding to strong Joule heating with the latitude where high‐latitude thermospheric density enhances is only 0°–10° latitudes, while increases to 10°–15° for the intense storms. Besides, it is found that the peak density enhancement in LT is closer to peak Joule heating for more intense geomagnetic storms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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